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屬性\等級 80(3.3) 80(4.0) 81 82 83 84 85 武器技能 8.19750 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 防禦技能 4.91850 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 閃躲 45.25020 45.25020 59.41730 78.02490 102.50000 134.58800 176.71900 招架 45.25020 45.25020 59.41730 78.02490 102.50000 134.58800 176.71900 格檔 16.39500 22.62510 29.70870 39.01240 51.25010 67.29380 88.35940 命中(物) 32.79000 30.75480 40.38360 53.03040 69.66530 91.47380 120.10900 命中(法) 26.23200 26.23200 34.44480 45.23180 59.42040 78.02180 102.44600 致命 45.90600 45.90600 60.27840 79.15560 103.98600 136.53800 179.28000 韌(致率) 94.27120 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 韌(致傷) 42.85054 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 韌(玩傷) 47.13560 70.70340 92.83950 121.91400 160.15600 210.29300 276.12300 加速 32.79000 32.79000 43.05600 56.53970 74.27550 97.52720 128.05700 熟練 8.19750 7.68870 10.09590 13.25760 17.41630 22.86850 30.02720 破甲 15.39530 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 專精 0.00000 45.90600 60.27840 79.15560 103.98600 136.53800 179.28000 例:82級時1%閃躲=78.0249點閃躲等級 1-85級戰鬥等級折線圖(以物理命中為例):http://goo.gl/82fo 1-80級戰鬥等級轉換公式 屬性百分比 = 屬性等級 / (60級轉換數值 * H) H值計算(LV為人物等級) 1-10級:H = 2/52 10-60級:H = (LV-8)/52 60-70級:H = 82/(262-3*LV) 70-80級:H = (82/52)*(131/63)^((LV-70)/10) 60級轉換數值如下表 屬性\等級 60(3.3) 60(4.0) 武器技能 2.50000 移除 防禦技能 1.50000 移除 閃躲 13.80000 13.80000 招架 13.80000 13.80000 格檔 5.00000 6.90000 命中(物) 10.00000 9.37930 命中(法) 8.00000 8.00000 致命 14.00000 14.00000 韌(致率) 28.75000 移除 韌(致傷) 13.06818 移除 韌(玩傷) 14.37500 21.56250 加速 10.00000 10.00000 熟練 2.50000 2.34480 破甲 3.75608 移除 專精 沒這東西 14.00000 特例一: 防禦等級、閃躲、招架、格檔、韌性 34級以下以34級計算 特例二: 聖騎、死騎、薩滿、德魯伊 有額外+30%加速 4.0公式研究: 1-80的公式我之前都能夠想出以上100%正確0誤差的公式, 可是80-85我已經做了5個小時可是依然無法得到0誤差公式。 目前最好的嘗試是: 80-85級:H = (82/52)*(131/63)*(289/74)^((LV-80)/5) 可是這公式在80-85時還有0.00178556的最大誤差, 不過至少要精確至0.000005才能算是跟1-80級的公式一樣的0誤差, 希望有高手可以幫然想出真正的公式,fitting data可以使用 GoogleDocs連結裡有完整1-85級資料:http://goo.gl/3mSK --



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◆ From: 140.112.30.84 ※ 編輯: hotdogee 來自: 140.112.30.84 (09/05 05:42)
1F:推 bennet:早安推 09/05 06:05
2F:推 montoya1985:超專業!!快推!!!(有看沒懂 囧... 09/05 06:18
3F:推 capoboy:179致命 =.,= 可以來個整數嗎臭bz... 09/05 06:28
4F:推 pttresident:熱狗大,0.0017誤差是哪一個屬性? o.0 09/05 06:31
5F:→ hotdogee:那是H值的誤差 不是屬性 09/05 06:45
所有的屬性都是用同一個公式H,也就是只要想出H的公式, 就自動得到所有屬性的公式。 ※ 編輯: hotdogee 來自: 111.240.139.84 (09/05 07:00)
6F:推 DerTayLoo2:1法命=0.8物命 還有 8.2點等級=1熟練=0.25%物命 都改了 09/05 07:28
7F:推 nasatin:先推一個! 09/05 07:29
8F:推 Laco5566:我目測你的誤差值高達55.66% 09/05 08:04
※ 編輯: hotdogee 來自: 111.240.139.84 (09/05 08:46)
9F:推 pttresident:45.2502*EXP(0.2724707619*(LV-80)) 09/05 11:06
10F:→ pttresident:在85級時的誤差為 -9.011000E-10 (用閃躲去看) 09/05 11:07
11F:→ pttresident:但跟你原本的一樣在83級時誤差最大,-0.000243 09/05 11:07
12F:→ pttresident:我是覺得或許把85級調到誤差夠小就好了 09/05 11:08
13F:→ pttresident:81~84 管他去死 (累……囧rz) 09/05 11:09
14F:推 statue:http://wowbox.yatta.com.tw/combatrating.php 可以參考這 09/05 12:00
15F:推 pttresident:再努力了一下;還是懷疑81~84,bz真的有照一定公式走? 09/05 14:45
16F:→ devidevi:應該是有,不然用查表會更麻煩.. 09/05 16:27
17F:→ hotdogee:這個公式有可能不會是傳統的數學公式 09/05 18:38
18F:→ hotdogee:因為我看誤差的特性 我想可能在公式裡面某個地方 09/05 18:39
19F:→ hotdogee:有先做了一次四捨五入 ROUND() 造成input x非線性特性 09/05 18:40
20F:推 pttresident:我會這麼說,是因為依你之前1~80級的公式,都比較單純 09/05 18:41
21F:→ pttresident:4.0 80~85級的80級 (82/52)*(131/63) 是ok的開頭判斷 09/05 18:42
22F:→ pttresident:再來看閃躲部分的data,85級是80級的3.90537500386738 09/05 18:43
23F:→ pttresident:倍,所以用289/74的分數來先fitting85級的也很合理 09/05 18:44
24F:→ hotdogee:不過1-70也相對更單純 可是70-80卻突然變成指數函數 09/05 18:44
25F:→ pttresident:問題就是81~84,這段的誤差作圖後是一個 09/05 18:45
26F:→ hotdogee:所以80-85改變公式型態也不無可能 09/05 18:45
27F:→ pttresident:ax^3+bx^2+cx+d 的多項式 像股市z型上升圖 09/05 18:46
28F:→ pttresident:是大概try and error abcd的值,不過太累又不準就算了 09/05 18:47
29F:→ pttresident:有 09/05 18:47
30F:→ hotdogee:根據經驗 是多項式做出來的機率幾乎是0 09/05 18:48
31F:推 pttresident:對阿;再加上你之前在五月po的data mining的文 09/05 18:49
32F:→ pttresident:那時83級的致命是132.581,之後有修正才是現在較低的 09/05 18:50
33F:→ pttresident:所以在能力不足下,是很懷疑81~84到底是怎麼一回事 囧 09/05 18:50
34F:→ hotdogee:因為資料太多 我做成GoogleDocs 可以複製在弄近excel處理 09/05 20:13
35F:→ hotdogee:http://goo.gl/3mSK 09/05 20:13
36F:→ hotdogee:可以用上面的原始資料 09/05 20:23
※ 編輯: hotdogee 來自: 140.112.30.84 (09/05 20:36)







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